論文の概要: Classification algorithms applied to structure formation simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06587v1
• Date: Fri, 11 Jun 2021 19:24:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-16 15:00:45.682264
• Title: Classification algorithms applied to structure formation simulations
• Title（参考訳）: 構造形成シミュレーションに応用した分類アルゴリズム
• Authors: Jazhiel Chac\'on, J. Alberto V\'azquez, Erick Almaraz
• Abstract要約: ランダムフォレスト分類アルゴリズムを用いて、暗黒物質粒子が初期状態まで遡ると、質量がしきい値を超える暗黒物質ハロスになるかどうかを推定する。 この結果から,無作為林は,全プロセスを実行することなく,宇宙シミュレーションの出力を予測するのに有用なツールであることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The properties of the matter density field present in the initial conditions of a cosmological simulation have an impact on the features of the structures formed after running the simulation. Based on this fact, in this paper we use a random-forest classification algorithm to infer whether or not dark matter particles, traced back to the initial conditions, would end up in dark matter halos whose mass is above some threshold. This problem might be posed as a binary classification task, where the initial conditions of the matter density field are mapped to classification labels provided by a halo finder program. Our results show that random forests are useful tools to predict the output of cosmological simulations without running the full process. These techniques might be used in the future to save computational costs and to explore more efficiently the effect of different dark matter/dark energy candidates on the formation of cosmological structures.
• Abstract（参考訳）: 宇宙シミュレーションの初期条件に存在する物質密度場の特性は、シミュレーションの実行後に形成された構造の特徴に影響を及ぼす。 この事実に基づき、本論文では、暗黒物質粒子が初期状態に遡るかどうかを推定するために、ランダムフォレスト分類アルゴリズムを用いて、質量がしきい値を超える暗黒物質ハロスに陥る。 この問題は、物質密度場の初期条件がhaloファインダプログラムによって提供される分類ラベルにマッピングされるバイナリ分類タスクとして考えられるかもしれない。 その結果,無作為林は,全プロセスを実行せずに宇宙シミュレーションのアウトプットを予測するための有用なツールであることがわかった。 これらの技術は、計算コストを節約し、宇宙構造の形成に異なるダークマター/ダークエネルギー候補が与える影響をより効率的に探求するために将来使用されるかもしれない。

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